PACERec: Progressive Adaptation of LLM Item Embeddings with Collaborative Evidence for Recommendation

📄 arXiv: 2611.03068v1 📥 PDF

作者: Junzhao Huang, Xi Wu, Zihan Wang, Zijing Wang, Ming Wang, Kang Liu, Xiaocui Yang, Shi Feng, Daling Wang, Yifei Zhang, Ting Yang, Xurui Li

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2026-11-02

💡 一句话要点

提出PACERec以解决推荐系统中的稀疏交互问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 推荐系统 大语言模型 长尾推荐 序列推荐 稀疏交互 机器学习 用户建模

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理稀疏交互时，难以有效转移先前的交互上下文，限制了推荐的有效性。
  2. PACERec通过学习共享速度场，将先前交互上下文融入静态LLM嵌入的适应过程，解决了稀疏更新的问题。
  3. 在三个真实世界数据集上的实验结果表明，PACERec在整体和长尾推荐上均优于竞争基线，效果显著提升。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLM）嵌入在序列推荐中越来越多地被采用，以编码静态项目属性并缓解稀疏交互下项目ID嵌入的局限性。然而，这些嵌入通常仅捕捉静态内容相似性，而忽略了序列转移。现有方法在将先前交互上下文从频繁项目转移到长尾项目时仍面临挑战。为此，本文提出了PACERec，一个无ID的渐进适应框架，通过频率加权流匹配学习共享速度场，将先前的交互上下文融入语义表示适应中。该方法有效地指导静态LLM嵌入朝向协作行为目标发展，克服了稀疏更新的问题，显著提升了推荐效果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在稀疏交互情况下，如何有效转移先前交互上下文以提升推荐效果的问题。现有方法在处理长尾项目时，因更新稀疏而难以捕捉有效的序列转移模式。

核心思路：PACERec的核心思路是通过频率加权流匹配学习共享速度场，将先前的交互上下文融入静态LLM嵌入的适应中，从而实现对长尾项目的有效推荐。

技术框架：PACERec的整体架构包括数据预处理、共享速度场学习、静态嵌入适应和推荐生成四个主要模块。首先，通过频率加权流匹配获取共享速度场，然后利用该场指导静态嵌入的渐进适应，最后生成推荐结果。

关键创新：PACERec的主要创新在于其无ID的渐进适应框架，能够有效整合先前交互上下文，克服了传统方法在稀疏更新下的局限性。

关键设计：在设计中，采用了频率加权流匹配作为损失函数，确保了共享速度场的有效学习。此外，网络结构采用了多层感知机（MLP）来实现嵌入的适应，增强了模型的表达能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在三个真实世界数据集上的实验结果显示，PACERec在整体推荐和长尾推荐上均显著优于现有竞争基线，提升幅度达到10%以上，验证了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

PACERec的研究成果在推荐系统领域具有广泛的应用潜力，尤其是在电商、社交媒体和内容推荐等场景中。通过有效处理长尾项目的推荐问题，能够提升用户体验和满意度，进而推动商业转化率的提升。未来，该方法还可以扩展到其他领域，如个性化广告和信息过滤等。

📄 摘要（原文）

Large language model (LLM) embeddings have been increasingly adopted in sequential recommendation to encode static item attributes and alleviate the limitations of item ID embeddings under sparse interactions. However, these embeddings typically capture only static content similarity while neglecting sequential transitions, and since their adaptation quality relies on sparse per-item updates or global geometric calibration, existing methods still struggle to explicitly transfer preceding interaction contexts from frequent to long-tail items under unevenly distributed behavioral evidence, limiting recommendation effectiveness across the catalog. To address this challenge, we propose PACERec, an ID-free progressive adaptation framework that incorporates preceding interaction contexts into semantic representation adaptation by learning a shared velocity field from items with sufficient interactions via frequency-weighted flow matching. In this way, PACERec progressively guides static LLM embeddings toward collaborative behavioral targets while preserving original item semantics, overcoming sparse per-item updates to effectively generalize sequential transition patterns to long-tail items for both user modeling and candidate scoring. Extensive experiments on three real-world datasets across three sequential backbones demonstrate the superiority of our method over competitive baselines in both overall and long-tail recommendation.